JP2000105770A - Hash table retrieval method and device therefor - Google Patents

Hash table retrieval method and device therefor

Info

Publication number
JP2000105770A
JP2000105770A JP10274009A JP27400998A JP2000105770A JP 2000105770 A JP2000105770 A JP 2000105770A JP 10274009 A JP10274009 A JP 10274009A JP 27400998 A JP27400998 A JP 27400998A JP 2000105770 A JP2000105770 A JP 2000105770A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
key
hash
search
table
hash table
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP10274009A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Hiroyuki Ito
Yukio Takase
藤 博 之 伊
瀬 行 夫 高
Original Assignee
Matsushita Electric Ind Co Ltd
松下電器産業株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Matsushita Electric Ind Co Ltd, 松下電器産業株式会社 filed Critical Matsushita Electric Ind Co Ltd
Priority to JP10274009A priority Critical patent/JP2000105770A/en
Publication of JP2000105770A publication Critical patent/JP2000105770A/en
Application status is Pending legal-status Critical

Links

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a hash table retrieval method and device with high memory use efficiency by speeding up the processing by reducing the calculating amounts of a hash function, and by making it unnecessary to facilitate any synonym countermeasure by preventing the generation of synonym. SOLUTION: A key obtaining part 104 obtains a key from a hash chart storage part 108 according to the hash value of a hash calculating part 103, and compares it with a retrieval key by a key coincidence judging part 105 for judging whether or not this key is a key to be retrieved. When they are not coincident with each other, it is judged that this key is not registered in a table. When they are coincident with each other, any synonym is not generated so that this key can be turned into an objective key, and data are obtained by a data obtaining part 106, and stored in a data storing part 107. It is possible to speed up the retrieval by reducing the arithmetic amounts of the hash calculating part 103, and making it unnecessary to facilitate any synonym countermeasure. Also, it is possible to reduce the capacity of the table by storing the data themselves by using the space area of the hash chart storing part 108.

Description

【発明の詳細な説明】 DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】 [0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、テーブルに格納したデータをキー項目により検索するために、ハッシュ関数を利用したデータの検索および装置に関するものであり、テーブルに格納するデータが事前に決定し、データの追加が発生しない分野で有効である。 BACKGROUND OF THE INVENTION The present invention, in order to search the data stored in the table by key fields relates retrieval and apparatus data using a hash function, the data to be stored in the table are determined in advance is effective in areas where additional data does not occur.

【0002】 [0002]

【従来の技術】検索キーをもとにテーブルを直接参照して検索する手法としては、キーからテーブルの番地に変換する写像関数であるハッシュ関数が知られている。 2. Description of the Related Art As a technique to search by reference directly to the table on the basis of the search key, a hash function is known is a mapping function that converts from the key to the address of the table. 参考文献としては、「アルゴリズム+データ構造=プログラム」 N.Wirth著日本コンピュータ協会、「アルゴリズムC++」R.セジウィック著、近代科学社、等がある。 As a reference, there is a "algorithm + data structure = program" N.Wirth Author Japan computer Association, "Algorithm C ++" R. Sedgwick al., Modern science, Inc., etc..

【0003】ハッシュ関数は、キーの集合Kから番地の集合Aへの多対1の写像Hであり、テーブルTの大きさをNとすると(式1)となる。 [0003] a hash function is a many-to-one mapping H from the set K of keys to set A of address becomes the size of the table T is N (Expression 1). A=H(K)=Hash(K)mod N ・・・(式1) 検索の手順は、以下のステップからなる。 A = H (K) = Hash (K) mod N ··· (Equation 1) search procedure consists of the following steps. (1)検索キーKにより、H(K)を計算してインデックスAを求める。 (1) the search key K, obtaining the index A by calculating H (K). (2)インデックスAにより示されるテーブル中のキー項目がキーKによるものかを検証する。 (2) key fields in the table indicated by the index A to verify whether by key K. すなわち、T In other words, T
[H(K)]=Kが成立するか確認する。 [H (K)] = K to confirm or satisfied. これは、相異なるキーが相異なる番地に写像されるのが理想であるが、H(K)が多対1の写像関数であるために、複数のキーが同じ番地に写像されるシノニムという衝突現象が発生するためである。 This is the the different keys are mapped to different addresses is ideal, for H (K) is a mapping function of many-to-one, the collision of synonyms multiple keys are mapped to the same address phenomenon is due to occur. (3)シノニムが発生していない場合は、インデックスAにより示されるデータ項目が検索結果のデータとなる。 (3) If the synonym has not occurred, the data item indicated by the index A is the search result data. (4)シノニムが発生した場合は、複数のキーが同一のインデックスAに写像されているので、二次検索を行い目的のキーが格納されたインデックスを再び求めることになる。 (4) If the synonym occurs, since a plurality of keys are mapped to the same index A, thus obtaining again an index desired key is stored performs secondary search.

【0004】ハッシュ関数において、シノニムの発生を抑えるために、一般的にテーブルの大きさNは素数であることが推奨されている。 [0004] In the hash function, in order to suppress the generation of synonyms, the size N of the general table is recommended to be a prime number. また、シノニム対策の二次検索方法には、一次インデックスH(K)が同一のすべての項目を連結リストにより直接チェイニングしリンクを辿り、目的のキーを検索する方法や、項目が見つかるか空の場所に出会うまで、A=H(K)+G(I)により次の検索位置を決める方法がある。 In addition, the secondary search method of synonyms measures, follow the link directly chaining by the linked list the primary index H (K) is all the items of the same, and how to find the desired key, the item is found or empty until it encounters the location, by a = H (K) + G (I) there is a method to determine the next search position.

【0005】ハッシュテーブルの検索を高速化する方法として、二分木構造でキー管理を行う特開平10−40 As a method to speed up the search of the hash table, JP manage keys binary tree structure 10-40
255号公報や二次関数を用いて衝突管理を行う特開平−3599号公報に記載された技術が知られている。 Techniques are known according to JP-A -3599 discloses that performs conflict management using 255 JP or quadratic function. また、検索効率・メモリ使用効率の良いハッシュテーブルの生成方法として特開平7−18841号公報、シノニムの管理方法として特開昭1−42032号公報記載の技術が知られている。 Further, JP-A-7-18841 discloses a technique of JP-1-42032 JP way to manage synonyms are known as a method of generating a search efficiency memory using efficient hash table.

【0006】 [0006]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従来の手法では、ハッシュ関数を演算するために素数Nによる剰余を求める必要があり、除算器を搭載していないDSPやマイクロプロセッサ等においては、計算量が大きくなるために処理が遅くなり、さらにシノニム対策の二次検索処理のためにさらに計算量が大きくなり、高速性を要求する場合には不向きという問題を有していた。 [SUMMARY OF THE INVENTION However, in the conventional technique, it is necessary to determine the remainder by prime N for computing a hash function in the DSP or microprocessor or the like that is not equipped with dividers, calculated processed to the amount increases is slow, was further further computational for secondary search process synonyms measures increases, a problem of unsuitable when requesting a high speed.

【0007】本発明は、上記従来の問題を解決するものであり、ハッシュ関数の計算量を少なくすることにより処理の高速化を図り、さらにシノニムの発生を防ぐことによりシノニム対策そのものを不要とすると共に、ハッシュテーブルのメモリ使用効率の良いテーブル検索方法および装置を提供することを目的とする。 [0007] The present invention is intended to solve the conventional problems described above, for faster processing by reducing the amount of computation of the hash function, further eliminating the need for synonym measures itself by preventing the generation of synonyms together, and to provide a memory-efficient table search method and apparatus of the hash table.

【0008】 [0008]

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するために本発明は、ハッシュテーブルの大きさNを2のべき乗とすることにより、Nの剰余を求める演算を論理積によるマスク演算で代用可能として演算量を少なくしたものであるが、Nを素数から2のべき乗とするとハッシュ効果が薄れ、ハッシュ関数の結果がある一部に固まってしまうので、検索キーそのものをハッシュ関数の演算対象とするのではなく、検索キーを構成するキー項目に対してハッシュ演算するためにキー分離を行なうようにしたものである。 To accomplish the above object means to provide a process, by a size N of the power of two hash tables, it can be substituted for calculation for obtaining a remainder of N in the mask operation by logical product but is obtained by reducing the amount of computation as a hash effect diminished when the power of 2 to N from prime, since locks up part there is a result of the hash function, the operation target of the hash function search key itself instead of, it is obtained to perform the key separation for hash calculation for the key items constituting the search key.

【0009】また、ハッシュテーブルをデータ件数の2 [0009] In addition, 2 hash table of data number
倍程度に充分大きく取り、シノニムの発生を減少させると共に、テーブルに格納するデータが事前に決定しているので、ハッシュ計算に用いる係数を変化させてシノニムの発生しない係数を選択することにより、シノニム対策部を不要とし、検索の高速化を図っている。 Taken sufficiently large in order multiples, while decreasing the generation of synonyms, the data to be stored in the table are determined in advance, by selecting the generated non coefficients synonyms by changing the coefficient used for hash calculation, synonyms and it eliminates the need for countermeasures, thereby increasing the speed of the search. また、ハッシュテーブルを大きく取ると、キーが格納されない空きエリアが発生するが、空きエリアにデータそのものを格納することにより、メモリの使用効率を向上させている。 Further, when a large hash table, but vacant area which key is not stored is generated, by storing the data itself in the free area, thereby improving the use efficiency of the memory.

【0010】 [0010]

【発明の実施の形態】本発明の請求項1に記載の発明は、検索キーによりテーブルを検索する方法であって、 The invention according to claim 1 of the embodiment of the present invention is a method of searching a table by a search key,
検索キーを構成する複数のキー項目に分離するキー分離手順と、ハッシュ関数の演算を行うハッシュ計算手順と、ハッシュ表からキーを取得する手順と、取出したキーと検索キーの一致を判定する手順と、ハッシュ表からデータを取得する手順を含むことを特徴とするハッシュテーブル検索方法であり、ハッシュ関数の計算量を少なくすることにより処理の高速化を図り、さらにシノニムの発生を防ぐことによりシノニム対策そのものを不要にすることができるという作用を有する。 A key separation procedure for separating the plurality of key fields constituting the search key, the hash calculation procedure for calculating the hash function, procedure, procedure for determining a match between the extracted key search key to retrieve the key from the hash table When a hash table search method characterized by comprising the steps of acquiring data from the hash table, work to calculate the amount of reduced speed of the processing by the hash function, further synonyms by preventing the generation of synonyms It has the effect that it is possible to eliminate the need for measures itself.

【0011】本発明の請求項2に記載の発明は、請求項1記載のハッシュテーブル検索方法において、キーとデータを同じハッシュ表に格納することを特徴とするハッシュテーブル検索方法であり、メモリの使用効率を向上できるという作用を有する。 [0011] The invention according to claim 2 of the present invention, in the hash table search method according to claim 1, wherein a hash table search method characterized by storing the key and data to the same hash table of the memory an effect that can improve use efficiency.

【0012】本発明の請求項3に記載の発明は、検索キーによりテーブルを検索する装置であって、検索キーを構成する複数のキー項目に分離するキー分離手段と、ハッシュ関数の演算を行うハッシュ計算手段と、ハッシュ表からキーを取得する手段と、取出したキーと検索キーの一致を判定する手段と、ハッシュ表からデータを取得する手段を含むことを特徴とするハッシュテーブル検索装置であり、ハッシュ関数の計算量を少なくすることにより処理の高速化を図り、さらにシノニムの発生を防ぐことによりシノニム対策そのものを不要にすることができるという作用を有する。 [0012] The invention described in claim 3 of the present invention performs a system for searching a table by the search key, and the key separation means for separating the plurality of key fields that constitute a search key, the calculation of the hash function a hash calculation unit, be a hash table search apparatus characterized by comprising means for obtaining a key from the hash table, means for determining a match between the extracted key search key, the means for acquiring data from the hash table , has the effect of achieving high-speed processing by reducing the amount of computation of the hash function, it is possible to dispense with synonyms measures itself by further prevent the occurrence of synonyms.

【0013】本発明の請求項4に記載の発明は、請求項3記載のハッシュテーブル検索装置において、キーとデータを同じハッシュ表に格納することを特徴とするハッシュテーブル検索装置であり、メモリの使用効率を向上できるという作用を有する。 [0013] The invention described in claim 4 of the present invention, in the hash table retrieval apparatus according to claim 3, wherein a hash table retrieval apparatus characterized by storing the key and data to the same hash table of the memory an effect that can improve use efficiency.

【0014】本発明の請求項5に記載の発明は、検索キーによりテーブルを検索するためのプログラムを記録した媒体であり、検索キーを構成する複数のキー項目に分離するキー分離手段と、ハッシュ関数の演算を行うハッシュ計算手段と、ハッシュ表からキーを取得する手段と、取出したキーと検索キーの一致を判定する手段と、 [0014] The invention described in claim 5 of the present invention is a medium recording a program for searching a table by the search key, and the key separation means for separating the plurality of key fields that constitute a search key, hash a hash calculation unit for performing arithmetic functions, means for determining and means for obtaining a key from the hash table, a match with the extracted key search key,
ハッシュ表からデータを取得する手段を含むことを特徴とするハッシュテーブル検索プログラムを記録した媒体であり、上記したハッシュテーブル検索方法または装置をプログラムとして媒体に記録できるという作用を有する。 A medium in which a hash table search program, characterized in that it comprises a means for acquiring data from a hash table, an effect that can be recorded on the medium the hash table search method or apparatus described above as a program.

【0015】(実施の形態)以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。 [0015] (Embodiment) Hereinafter, an embodiment of the present invention with reference to the drawings. 図1は本発明の実施の形態におけるハッシュテーブル検索装置の構成を示すブロック図である。 Figure 1 is a block diagram showing the structure of a hash table retrieval apparatus according to the embodiment of the present invention. 図1において、101は複数の検索キーを格納する検索キー格納部、102は検索キーを構成する複数のキー項目に分離するキー分離部、103はハッシュ関数の演算を行うハッシュ計算部、104はハッシュ表格納部108からキーを取得するキー取得部、105 In Figure 1, 101 is the search key storage section for storing a plurality of search keys, 102 key separation unit for separating the plurality of key fields constituting the search key 103 is a hash calculator which performs a calculation of the hash function, 104 key acquisition unit for acquiring key from the hash table storage unit 108, 105
は取出したキーと検索キーの一致を判定するキー一致判定部、106はハッシュ表格納部108からデータを取得するデータ取得部、107は取得したデータを格納するデータ格納部、108はキーとデータとを同じハッシュ表示に格納するハッシュ表格納部である。 Key agreement determination unit determines a match key and search key extraction is 106 data acquisition unit that acquires data from a hash table storage unit 108, data storage for storing the acquired data 107, 108 key and data a hash table storage unit for storing the bets in the same hash display.

【0016】次に、本実施の形態における動作について説明する。 [0016] Next, the operation of this embodiment. ハッシュ表格納部108の大きさNを2のべき乗とすることにより、ハッシュ計算部103でNの剰余を求める演算(式2)を、N−との論理積によるマスク演算(式3)で代用することが可能であり、除算器を持たないDSPやマイクロプロセッサにおいて演算量を小さくすることができる。 With power of size N 2 hash table storage unit 108, substitute calculation for obtaining the N remainder hash calculation unit 103 mask operation by the logic product of the formula (2), N-a (Equation 3) it is possible to, it is possible to reduce the calculation amount in the DSP or microprocessor without a divider. A=Hash (K)mod N ・・・(式2) A=Hash (K)and (N−1) ・・・(式3) A = Hash (K) mod N ··· (wherein 2) A = Hash (K) and (N-1) ··· (Equation 3)

【0017】しかしながら、Nを素数から2のべき乗とするとハッシュ効果が薄れ、ハッシュ関数の結果がある一部に固まってしまう。 [0017] However, hash effect is diminished and the power of 2 N from prime numbers, locks up some where there is a result of the hash function. そこで、ハッシュ計算部103 Therefore, the hash calculation unit 103
で検索キーを直接にハッシュ関数の演算対象とはせず、 In directly without the calculation target of the hash function a search key,
検索キー格納部101に格納された検索キーをキー分離部102でキーを構成する複数のキー項目に分離し、 The search key that is stored in the search key storage unit 101 into a plurality of key fields constituting the keys in the key separation unit 102,
(式4)に示す演算を行い、ハッシュ関数の結果を分散させる。 Performs the operation shown in (Equation 4), to distribute the result of the hash function. A=Hash (K1,K2,K3)and (N−1) ・・・(式4) A = Hash (K1, K2, K3) and (N-1) ··· (Equation 4)

【0018】ハッシュ表格納部108の大きさは、データ件数の2倍程度に十分大きく取り、シノニムの発生頻度を減少させると共に、テーブルに格納するキー(K The size of the hash table storage unit 108, takes large enough to 2 times of the data items, along with reducing the frequency of occurrence of synonyms, the key to be stored in the table (K
1,K2,K3)の組み合わせに対して、(式4)の結果Aがユニークとなるハッシュ関数Hash( )を採用することにより、シノニムが発生しないようにハッシュ表格納部108にキーを格納する。 For a combination of 1, K2, K3), and stores the key results by A employs a hash function Hash () to be unique, the hash table storage unit 108 so as synonyms does not occur in (Equation 4) .

【0019】キー取得部104は、ハッシュ計算部10 [0019] The key acquisition unit 104, hash calculation unit 10
3の計算結果によりハッシュ表格納部108からキーを取得して、キー一致判定部105により検索キーと比較して検索対象のキーであるか判定する。 3 of the calculation result to obtain a key from the hash table storage unit 108 by, it determines whether the key matching determining unit 105 is a key to search as compared to the search key. 不一致の場合は、テーブルに存在しないキー(K1',K2',K In the case of disagreement, the key that does not exist in the table (K1 ', K2', K
3')の組み合わせによる計算結果A'がAと等しくなったわけであり、テーブル未登録となる。 3 ') calculated by the combination of results A' is not it becomes equal to the A, the table unregistered. 一致した場合は、シノニムが発生しないハッシュ関数なので目的のキーとなる。 If there is a match, the purpose of the key because the hash function that synonym does not occur. 従って、ハッシュ計算の演算量を小さくすることと、シノニム対策による二次検索が不要であるため、高速な検索を行うことができる。 Thus, the reducing the calculation amount of the hash calculation, since secondary search by synonyms measures is not necessary, it is possible to perform high-speed search.

【0020】一方、ハッシュ表格納部108のテーブルの大きさをデータ件数の2倍程度に充分大きく取ったため、テーブルの半分はキーが格納されない空きエリアとなっている。 Meanwhile, since taking sufficiently increase the size of the table of the hash table storage unit 108 to approximately twice the number of data, half of the table has a vacant area which key is not stored. そこで、データのビット列をキーとみなして分離したキー(D1,D2,D3)の組み合わせにより、(式5)の結果D以外の空きエリアにデータそのものを格納してキーとリンクで結ぶことによりハッシュ表格納部108のメモリ使用効率を高めている。 Therefore, hash the combination of keys to separate the bit string of data is regarded as the key (D1, D2, D3), by connecting with (Equation 5) results store data itself in the free area other than the D key and the link to enhance the efficiency of memory usage table storage unit 108. すなわち、テーブルに存在しないキー(K1',K2',K That is, keys that do not exist in the table (K1 ', K2', K
3')の組合わせによる計算結果A'がDと一致しないことを保証する。 3 ') calculation result of the combination of A' to ensure that does not match the D. D=Hash (D1,D2,D3)and (N−1) ・・・(式5) D = Hash (D1, D2, D3) and (N-1) ··· (Equation 5)

【0021】ハッシュ表格納部108において、キーもデータも格納されない空きエリアには、すべてのビットが0であるビット列を格納する。 [0021] In the hash table storage unit 108, a free area where the key is also not be stored data, all bits to store the bit strings is 0. データ取得部106 Data acquisition unit 106
は、キー一致判定部105により検索対象のキーであることが確定した場合に、キー部のリンクをたどることによりデータを取得してデータ格納部107に格納する。 , When it by the key matching determining unit 105 is a key to search is determined, and stores the acquired data in the data storage unit 107 by following a link key portion.

【0022】 [0022]

【実施例】図2は本発明の実施例を示し、MPEG−4 DETAILED DESCRIPTION FIG. 2 shows an embodiment of the present invention, MPEG-4
画像符号化におけるINTRAVLCテーブルの検索方法についての実施例である。 It is an example of how to find INTRAVLC table in image coding. 図2において、201は検索キーをキー項目に分離するキー分離部、202はキー項目によりハッシュ関数を計算するハッシュ計算部、2 2, reference numeral 201 denotes a key separation unit that separates the search key in the key fields, 202 hash calculation unit for calculating a hash function with a key item 2
03はハッシュ表格納部206からキーを取出すキー取得部、204は検索キーと取出したキーを比較するキー一致判定部、205はハッシュ表格納部206からデータを取出すデータ取得部、206はキー毎の一致キーとデータとポインタを格納するハッシュ表格納部である。 03 key acquisition unit for taking out the key from the hash table storage unit 206, 204 key match determining unit for comparing the key is taken out as the search key, 205 data acquisition unit to retrieve data from a hash table storage unit 206, 206 for each key a hash table storage unit for storing the matching key data and pointers.

【0023】MPEG−4画像符号化においては、下記に示すキー項目によりVLCコードを検索する。 [0023] In the MPEG-4 image encoding, searches the VLC code by the key items shown below. キー項目1 LEVEL 1〜27の範囲の値 5bit キー項目2 RUN 0〜20の範囲の値 5bit キー項目3 LAST 0〜1 の範囲の値 1bit Value 1bit of the range of values ​​5bit key item 3 LAST 0~1 of the scope of the value 5bit key item 2 RUN 0~20 of the key item 1 LEVEL 1~27

【0024】INTRA VLCテーブルのデータ件数は102件であるので、ハッシュ表格納部206の大きさNを25とし、各々のキーを(式6)により計算した番地Aに格納する。 [0024] Since the number of data INTRA VLC table is of 102, a size N of the hash table storage unit 206 and 25, to store each of the key to the address A calculated by (Equation 6). A=(LEVEL*23+RUN*3+LAST*17)and (25−1) ・・・(式6) また、VLCコードのビット列をキー項目として取出し、(式6)を計算した値をDとすると、ハッシュ表格納部206の番地D以外の位置にデータを格納する。 A = The (LEVEL * 23 + RUN * 3 + LAST * 17) and (25-1) ··· (Formula 6), taken out a bit string of VLC code as a key, and D values ​​were calculated (Equation 6), hash stores data in a position other than the address D of the table storage section 206.

【0025】図3から図7にはINTRA VLCテーブルのハッシュ表格納部についての一例を示す。 [0025] FIG. 7. FIG. 3 shows an example of the hash table storage unit INTRA VLC table. これらの図において、ixはハッシュ表に格納する番地を示し、LAST/RUN/LEVELはキー項目を示し、 In these figures, ix represents the address to be stored in the hash table, LAST / RUN / LEVEL indicates key fields,
OFSはVLCデータを格納した番地とキーほ格納した番地とのオフセットによりポインタを現す。 OFS represents the pointer by the offset of the address and the key ho stored in the address that stores the VLC data. VLCは、 VLC is,
検索対象のデータである。 Is the data to be searched. TBLは、完成したハッシュ表格納部である。 TBL is a complete hash table storage unit.

【0026】図8に示すように、検索キーはキー分離部201により3つのキー項目LASTとRUNとLEV As shown in FIG. 8, the search key by the key separation unit 201 three key fields LAST and RUN and LEV
ELに分離される。 It is separated into EL. ハッシュ計算部202は、3つのキー項目より(式6)のハッシュ計算を行い、キーが格納されている番地を計算する。 Hash calculation section 202 performs a hash calculation of (Equation 6) of three key fields, it calculates the address where the key is stored. キー取得部203は、ハッシュ表格納部206から計算した番地により一致キーを取出す。 Key acquisition unit 203 extracts the matching key by the address calculated from a hash table storage unit 206. キー一致判定部204は、取出したキーと検索キーを比較し、検索対象のキーであるか判定する。 Key match determination unit 204 compares the fetched key search key, and determines whether a key to search for. 一致した場合は、データ取得部205は、ポインタをたどり、データであるVLCコードを取出し、検索が完了する。 If they match, the data acquisition unit 205 follows the pointer, retrieves the VLC code is data, the search is completed.

【0027】なお、本発明はプログラムによって実現することも可能であり、そのソフトウェアをフロッピーディスク等の記録媒体に記録して移送することにより、独立した他のコンピュータ・システムで、このソフトウェアを収めた記録媒体から読み出して、本発明を容易に実施することができる。 [0027] The present invention is also possible to implement by the program, by transferring records the software in a recording medium such as a floppy disk, in another independent computer system matches the software is read out from the recording medium, it is possible to easily implement the present invention. そして、コンピュータ・システムに接続されたフロッピーディスク装置により、フロッピーディスクに対してプログラムを記録再生することができる。 By floppy disk device connected to the computer system, it is possible to record and reproduce program against the floppy disk. 記録する場合は、コンピュータ・システムからプログラムをフロッピーディクス装置よって、フロッピーディスクに記録する。 When recording is a program from the computer system floppy Dix apparatus thus recorded in a floppy disk. 再生する場合は、フロッピーディスク装置によってプログラムをフロッピーディスクから読み出し、コンピュータ・システムに転送する。 When reproducing, the program is read out from the floppy disk by the floppy disk drive and transferred to the computer system.

【0028】記録媒体としては、フロッピーディスクの他に、光ディスク、光磁気ディスク等を用いても同様に行うことができる。 [0028] As the recording medium, it can be carried out similarly using the other floppy disks, optical disks, magneto-optical disk, or the like. また、記録媒体は、これらに限られず、ICカード、ROMカセット等、プログラムを記録できるものであれば、同様に実施することができる。 The recording medium is not limited to, IC cards, ROM cassettes, etc., so long as it can record a program, may be carried out in the same manner.

【0029】 [0029]

【発明の効果】以上のように本発明は、画像符号化のR The present invention as described above, according to the present invention, the image coding R
UN/LEVEL/LASTの組み合わせからVLCコードを検索するような、テーブルに格納するデータが事前に決定しているテーブル検索において、ハッシュ関数の計算量を小さくし、シノニム発生を防ぎ、ハッシュテーブルの使用効率を上げることにより、テーブルに格納したデータをキー項目により高速に検索し、かつテーブル容量を小さく抑えることが可能となる。 UN / LEVEL / LAST combinations to find the VLC code from, the table search data to be stored in the table are determined in advance, to reduce the computational complexity of the hash function prevents synonyms generation, use of the hash table by increasing the efficiency, high-speed search data stored in the table by key fields, and it is possible to suppress the table capacity.

【図面の簡単な説明】 BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS

【図1】本発明の実施の形態におけるハッシュテーブル検索装置の構成を示すブロック図 Block diagram showing the structure of a hash table retrieval apparatus according to an embodiment of the present invention; FIG

【図2】本発明の実施例におけるハッシュテーブル検索装置の構成を示すブロック図 Block diagram showing the configuration of the hash table search apparatus in the embodiment of the present invention; FIG

【図3】 [Figure 3]

【図4】 [Figure 4]

【図5】 [Figure 5]

【図6】 [Figure 6]

【図7】本発明の実施例におけるINTRA VLCテーブルのハッシュ表格納部におけるデータ一覧図 [7] Data List view in the hash table storage of INTRA VLC table in the embodiment of the present invention

【図8】本発明の実施例における動作を説明する模式図 Schematic diagram illustrating the operation of the embodiment of the present invention; FIG

【符号の説明】 DESCRIPTION OF SYMBOLS

101 検索キー格納部 102 キー分離部 103 ハッシュ計算部 104 キー取得部 105 キー一致判定部 106 データ取得部 107 データ格納部 108 ハッシュ表格納部 201 キー分離部 202 ハッシュ計算部 203 キー取得部 204 キー一致判定部 205 データ取得部 206 ハッシュ表格納部 101 search key storage unit 102 key separation unit 103 hash calculation unit 104 key acquisition unit 105 key matching determining unit 106 data acquisition unit 107 data storage unit 108 hash table storage unit 201 key separation unit 202 hash calculation section 203 key acquisition unit 204 key matches determination unit 205 data acquisition unit 206 hash table storing unit

Claims (5)

    【特許請求の範囲】 [The claims]
  1. 【請求項1】 検索キーによりテーブルを検索する方法であって、検索キーを構成する複数のキー項目に分離するキー分離手順と、ハッシュ関数の演算を行うハッシュ計算手順と、ハッシュ表からキーを取得する手順と、取出したキーと検索キーの一致を判定する手順と、ハッシュ表からデータを取得する手順を含むことを特徴とするハッシュテーブル検索方法。 1. A method of searching a table by the search key, and the key separation procedure for separating the plurality of key fields constituting the search key, the hash calculation procedure for calculating the hash function, the key from the hash table procedures and the procedures for determining coincidence of the extracted key and search key, a hash table search method characterized by comprising the steps of acquiring data from the hash table to retrieve.
  2. 【請求項2】 請求項1記載のハッシュテーブル検索方法において、キーとデータを同じハッシュ表に格納することを特徴とするハッシュテーブル検索方法。 2. A hash search method according to claim 1 wherein the hash table search method characterized by storing the key and data to the same hash table.
  3. 【請求項3】 検索キーによりテーブルを検索する装置であって、検索キーを構成する複数のキー項目に分離するキー分離手段と、ハッシュ関数の演算を行うハッシュ計算手段と、ハッシュ表からキーを取得する手段と、取出したキーと検索キーの一致を判定する手段と、ハッシュ表からデータを取得する手段を含むことを特徴とするハッシュテーブル検索装置。 3. A device for searching a table by the search key, and the key separation means for separating the plurality of key fields constituting the search key, a hash calculation means for performing calculation of the hash function, the key from the hash table means for obtaining, means for determining a match between the extracted key search key, the hash search apparatus characterized by comprising means for acquiring data from a hash table.
  4. 【請求項4】 請求項3記載のハッシュテーブル検索装置において、キーとデータを同じハッシュ表に格納することを特徴とするハッシュテーブル検索装置。 4. The hash table retrieval apparatus according to claim 3, wherein the hash table search apparatus characterized by storing the key and data to the same hash table.
  5. 【請求項5】 検索キーによりテーブルを検索するためのプログラムを記録した媒体であって、検索キーを構成する複数のキー項目に分離するキー分離手段と、ハッシュ関数の演算を行うハッシュ計算手段と、ハッシュ表からキーを取得する手段と、取出したキーと検索キーの一致を判定する手段と、ハッシュ表からデータを取得する手段を含むことを特徴とするハッシュテーブル検索プログラムを記録した媒体。 5. A medium recording a program for searching a table by the search key, and the key separation means for separating the plurality of key fields constituting the search key, a hash calculation means for performing calculation of the hash function means for obtaining a key from the hash table, means for determining a match between the extracted key search key, medium recording a hash table search program, characterized in that it comprises a means for acquiring data from a hash table.
JP10274009A 1998-09-28 1998-09-28 Hash table retrieval method and device therefor Pending JP2000105770A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP10274009A JP2000105770A (en) 1998-09-28 1998-09-28 Hash table retrieval method and device therefor

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP10274009A JP2000105770A (en) 1998-09-28 1998-09-28 Hash table retrieval method and device therefor

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2000105770A true JP2000105770A (en) 2000-04-11

Family

ID=17535692

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP10274009A Pending JP2000105770A (en) 1998-09-28 1998-09-28 Hash table retrieval method and device therefor

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2000105770A (en)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007524946A (en) * 2004-02-05 2007-08-30 エヌイーシー ラボラトリーズ アメリカ インクNEC Laboratories America, Inc. Content-based information retrieval architecture
WO2007119540A1 (en) * 2006-03-31 2007-10-25 Kyushu Institute Of Technology Associated memory
JP2011215765A (en) * 2010-03-31 2011-10-27 Nec Aerospace Syst Ltd Table configuration method, data access method, computer program, table configuration device, and data processing apparatus
JP2012003773A (en) * 2010-06-21 2012-01-05 Samsung Sds Co Ltd Anti-malware device, server, and method of matching malware patterns
JP2012517064A (en) * 2009-02-05 2012-07-26 ダブリューダブリューパス コーポレイションWwpass Corporation Centralized authentication system and method with secure private data storage

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007524946A (en) * 2004-02-05 2007-08-30 エヌイーシー ラボラトリーズ アメリカ インクNEC Laboratories America, Inc. Content-based information retrieval architecture
JP4727594B2 (en) * 2004-02-05 2011-07-20 エヌイーシー ラボラトリーズ アメリカ インクNEC Laboratories America, Inc. Content-based information retrieval architecture
WO2007119540A1 (en) * 2006-03-31 2007-10-25 Kyushu Institute Of Technology Associated memory
JP4934825B2 (en) * 2006-03-31 2012-05-23 国立大学法人九州工業大学 Associative memory
US8352677B2 (en) 2006-03-31 2013-01-08 Kyushu Institute Of Technology Associative memory
JP2012517064A (en) * 2009-02-05 2012-07-26 ダブリューダブリューパス コーポレイションWwpass Corporation Centralized authentication system and method with secure private data storage
JP2011215765A (en) * 2010-03-31 2011-10-27 Nec Aerospace Syst Ltd Table configuration method, data access method, computer program, table configuration device, and data processing apparatus
JP2012003773A (en) * 2010-06-21 2012-01-05 Samsung Sds Co Ltd Anti-malware device, server, and method of matching malware patterns

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Neumann et al. Scalable join processing on very large RDF graphs
Kraska et al. The case for learned index structures
US6678687B2 (en) Method for creating an index and method for searching an index
CN1174587C (en) Method and apparatus for longest match address lookup
CN1026631C (en) Method for storing and obtaining of records in data bank by use of indexing tree
Li et al. Fuzzy keyword search over encrypted data in cloud computing
US5864855A (en) Parallel document clustering process
Bozkaya et al. Distance-based indexing for high-dimensional metric spaces
US5357431A (en) Character string retrieval system using index and unit for making the index
JP2670383B2 (en) Prefix search tree with a partial key branch function
JP4810785B2 (en) The database
US6711563B1 (en) Methods of organizing data and processing queries in a database system, and database system and software product for implementing such methods
US20060271540A1 (en) Method and apparatus for indexing in a reduced-redundancy storage system
EP0877327B1 (en) Method and apparatus for performing a join query in a database system
Yuan et al. TripleBit: a fast and compact system for large scale RDF data
US6633883B2 (en) Methods of organizing data and processing queries in a database system, and database system and software product for implementing such methods
US7797296B2 (en) Compression scheme for improving cache behavior in database systems
Motik et al. Parallel materialisation of datalog programs in centralised, main-memory RDF systems
Norouzi et al. Fast exact search in hamming space with multi-index hashing
US6363379B1 (en) Method of clustering electronic documents in response to a search query
US6564212B2 (en) Method of processing queries in a database system, and database system and software product for implementing such method
US5649181A (en) Method and apparatus for indexing database columns with bit vectors
Ooi et al. Indexing the edges—a simple and yet efficient approach to high-dimensional indexing
EP0124097A2 (en) Method for storing and retrieving data in a data base
Zhang et al. Scalable top-k spatial keyword search